論文の概要: Noise or Nuance: An Investigation Into Useful Information and Filtering For LLM Driven AKBC

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.08903v1
• Date: Wed, 10 Sep 2025 18:04:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-12 16:52:24.094761
• Title: Noise or Nuance: An Investigation Into Useful Information and Filtering For LLM Driven AKBC
• Title（参考訳）: 騒音・ニュアンス:LLM駆動型AKBCのための有用な情報・フィルタリングに関する研究
• Authors: Alex Clay, Ernesto Jiménez-Ruiz, Pranava Madhyastha,
• Abstract要約: 本稿では,3つの完了タスク(生成,品質保証,LCM応答解析)の3つの側面について検討する。 付加的な情報によって生成品質が向上し、LLMは品質の悪い3倍体をフィルタリングするのに有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.922562020228145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: RAG and fine-tuning are prevalent strategies for improving the quality of LLM outputs. However, in constrained situations, such as that of the 2025 LM-KBC challenge, such techniques are restricted. In this work we investigate three facets of the triple completion task: generation, quality assurance, and LLM response parsing. Our work finds that in this constrained setting: additional information improves generation quality, LLMs can be effective at filtering poor quality triples, and the tradeoff between flexibility and consistency with LLM response parsing is setting dependent.
• Abstract（参考訳）: RAGと微調整は、LLM出力の品質向上のための一般的な戦略である。 しかし、2025年のLM-KBCチャレンジのような制約のある状況では、そのような技術は制限されている。 本研究では,3つの完了タスク(生成,品質保証,LCM応答解析)の3つの側面について検討する。 追加情報により生成品質が向上し、LLMは品質の悪い3倍体をフィルタリングするのに有効であり、LLM応答解析との柔軟性と一貫性のトレードオフは、設定に依存する。

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